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README_python.md

File metadata and controls

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遊戲專案

Github Maze_Car

執行方式

  • 直接執行 預設是單人遊戲 python main.py
    • 車子前進、後退、左轉、右轉：1P - UP、DOWN、LEFT、RIGHT，2P - W、S、A、D

運行於MLGame之下

  • 搭配MLGame執行，請將遊戲放在MLGame/games資料夾中，遊戲資料夾需命名為Maze_Car
# 在遊戲資料夾中
python -m mlgame -i ml/ml_play_template.py ./ --map 1 --game_type MAZE --user_num 6 --time_to_play 450 --sensor_num 5 --sound off

遊戲參數

  • the number of user：指定遊戲玩家人數，最少需一名玩家。單機手動模式最多兩名(鍵盤位置不足)，機器學習模式至多六名。
  • game_mode：遊戲模式，目前有迷宮模式、移動迷宮模式與練習模式，分別為"MAZE"、"MOVE_MAZE"、"PRACTICE"。
  • map：選擇不同的迷宮，目前提供2種迷宮地圖，並且會隨時增加，迷宮編號從1開始，預設為1號地圖。
  • time：控制遊戲時間，單位為秒，時間到了之後即使有玩家還沒走出迷宮，遊戲仍然會結束。
  • sensor：選擇感測器數量，目前可以選擇3或5個，預設為5。
  • sound：音效設定，可選擇"on"或"off"，預設為"off"

撰寫玩遊戲的程式

程式範例在 ml/ml_play_template.py。

初始化參數

    def __init__(self, ai_name,*args,**kwargs):
        self.player_no = ai_name
        self.r_sensor_value = 0
        self.l_sensor_value = 0
        self.f_sensor_value = 0
        self.control_list = {"left_PWM" : 0, "right_PWM" : 0}
        # print("Initial ml script")
        print(kwargs)

ai_name: 字串。其值只會是 "1P" 、 "2P" 、 "3P" 、 "4P" 、"5P" 、 "6P" ，代表這個程式被哪一台車使用。 kwargs:字典。裡面會包含遊戲的啟動參數。

遊戲場景資訊

由遊戲端發送的字典物件，同時也是存到紀錄檔的物件。

def update(self, scene_info: dict, *args, **kwargs):
    """
    Generate the command according to the received scene information
    """
    if scene_info["status"] != "GAME_ALIVE":
        return "RESET"
    self.r_sensor_value = scene_info["R_sensor"]
    self.l_sensor_value = scene_info["L_sensor"]
    self.f_sensor_value = scene_info["F_sensor"]
    if self.f_sensor_value >15:
        self.control_list["left_PWM"] = 100
        self.control_list["right_PWM"] = 100
    else:
        self.control_list["left_PWM"] = 0
        self.control_list["right_PWM"] = 0
    return self.control_list

以下是該字典物件的鍵值對應：

  • "frame"：整數。紀錄的是第幾影格的場景資訊
  • status：玩家的遊戲狀態，一般情況為"GAME_ALIVE"，通過關卡則為"GAME_PASS"，到遊戲結束時尚未通關為"GAME_OVER"
  • "L_T_sensor"：玩家自己車子左前超聲波感測器的值，資料型態為數值
  • "R_T_sensor"：玩家自己車子右前超聲波感測器的值，資料型態為數值
  • "L_sensor"：玩家自己車子左邊超聲波感測器的值，資料型態為數值
  • "F_sensor"：玩家自己車子前面超聲波感測器的值，資料型態為數值
  • "R_sensor"：玩家自己車子右邊超聲波感測器的值，資料型態為數值
  • "x"：玩家自己車子的x座標，該座標系統原點位於迷宮左上角，x軸向右為正。
  • "y"：玩家自己車子的y座標，該座標系統原點位於迷宮左上角，y軸向上為正。
  • "angle"：玩家自己車子的朝向，車子向上為0度，數值逆時鐘遞增至360
  • angle：玩家自己車子的絕對座標，該座標系統原點位於迷宮左上角，y軸向上為正。

遊戲指令

傳給遊戲端用來控制自走車的指令。

玩家透過字典{"left_PWM" : 0, "right_PWM" : 0}回傳左右輪的馬力，範圍為-255~255。

機器學習模式的玩家程式

自走車可以多人遊戲，所以在啟動機器學習模式時，需要利用 -i <script_for_1P> -i <script_for_2P> -i <script_for_3P> -i <script_for_4P> 指定最多六個不同的玩家程式。

  • For example
python -m mlgame -i ./ml/ml_play_manual.py -i ./ml/ml_play_template.py  ./